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lacerate551
6deba8fae2 docs: 添加代码审查报告 2026-06-05 2026-06-05 15:26:38 +08:00
lacerate551
90b915232a fix(security): 代码审查安全加固 — 三批次修复(6H/13M/12L)
第一批(快速修复):
- H6: main.py --debug 默认值 True→False,防止 Werkzeug RCE
- M2+M3: /search 增加 validate_query + top_k 范围限制(1-50)
- M4: context_count 范围限制(0-10) + 异常捕获
- L3: assert → raise RuntimeError(生产环境 API Key 检查)
- H1: SSE 错误事件移除 traceback 字段

第二批(安全加固):
- H2+H3: 文档接口路径遍历 realpath 校验 + 文件类型/大小限制
- H4+H5: 批量上传文件大小检查
- M6: LIKE 查询通配符转义
- M1: 37 处 str(e) 异常信息统一脱敏(6 文件)
- M5: CORS 生产环境限制来源
- M7: SESSION_MANAGER None 保护(503)
- M11: subprocess 参数注入防护(白名单 + -- 分隔符)

第三批(架构改进):
- M8+M9: 提取 JSON 解析共享工具(extract_json_object/list)
- M10: Prompt 注入检测防御(prompt_guard.py)
- M12: 解析器文件大小限制(Excel 50MB/TXT 20MB/PDF 100MB)
- M13: 全局单例竞态条件双重检查锁定(engine/bm25/intent_analyzer)
2026-06-05 15:26:32 +08:00
lacerate551
a7206377cc fix(exam): 批阅端点增加 answers 类型校验,非数组返回 400 而非 500 2026-06-05 14:17:01 +08:00
lacerate551
6f863ddfd7 docs(exam): 出题批卷接口变更说明及文档同步
- 新增《出题批阅接口变更说明(2026-06-05)》面向后端的迁移指南
- 同步更新 curl测试手册 和 后端对接规范 中的出题批卷章节
2026-06-05 14:06:17 +08:00
lacerate551
3f1980ba78 feat(exam): 出题批卷 API 增强 — 格式统一、校验、跨调用去重
- grader: 多策略 JSON 提取 + 3 次重试 + prompt 优化,修复 LLM 输出不稳定问题
- grader: question_content → content 统一字段名,与出题接口一致
- api: 新增入参校验(题型枚举、difficulty、总题数上限 20、grade question_type)
- api/generator/manager: 新增 exclude_stems 参数,支持跨调用去重
2026-06-05 14:06:11 +08:00
26 changed files with 1292 additions and 157 deletions

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@@ -67,6 +67,16 @@ def create_app() -> 'Flask':
static_folder = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'chat-ui')
app = Flask(__name__, static_folder=static_folder, static_url_path='')
# CORS 配置:生产环境限制来源,开发环境允许全部
if IS_PROD:
cors_origins = os.environ.get('CORS_ORIGINS', '').split(',') if os.environ.get('CORS_ORIGINS') else []
if cors_origins:
CORS(app, origins=cors_origins)
else:
CORS(app) # 未配置时仍允许全部,但记录警告
logger.warning("生产环境未配置 CORS_ORIGINSCORS 允许所有来源")
else:
CORS(app)
# ==================== Repository 依赖注入 ====================
@@ -227,14 +237,14 @@ def _validate_production_config() -> None:
- DASHSCOPE_API_KEY: 大模型调用必需
Raises:
AssertionError: 缺少必需的配置项
RuntimeError: 缺少必需的配置项
"""
import os
from config import DASHSCOPE_API_KEY
# 检查环境变量或配置文件中的 API Key
has_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") or os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY") or DASHSCOPE_API_KEY
assert has_key and has_key != "", \
"Missing DASHSCOPE_API_KEY in production environment"
if not has_key or has_key == "":
raise RuntimeError("Missing DASHSCOPE_API_KEY in production environment")
logger.info("Configuration validated")

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@@ -97,7 +97,8 @@ def get_audit_logs():
return jsonify({"logs": logs, "total": total})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e), "logs": [], "total": 0}), 500
logger.error(f"审计查询异常: {e}")
return jsonify({"error": "查询失败", "logs": [], "total": 0}), 500
def log_audit_event(user_id: str, username: str, action: str,

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@@ -41,6 +41,7 @@ from auth.gateway import require_gateway_auth
from auth.security import validate_query, filter_response
from config import RAG_CHAT_MODEL
from core.llm_utils import call_llm, call_llm_stream
from core.prompt_guard import detect_injection, sanitize_user_input
def _get_vlm_cache(image_path: str) -> Optional[str]:
@@ -1953,11 +1954,11 @@ def rag():
yield f"data: {json.dumps(finish_event, ensure_ascii=False)}\n\n"
except Exception as e:
import traceback
import logging as _logging
_logging.getLogger(__name__).error(f"[SSE] RAG 流异常: {e}", exc_info=True)
error_event = {
"type": "error",
"message": str(e),
"traceback": traceback.format_exc()
"message": "服务内部错误,请稍后重试"
}
yield f"data: {json.dumps(error_event, ensure_ascii=False)}\n\n"
@@ -1986,12 +1987,27 @@ def search():
"""
data = request.json or {}
query = data.get('query', '')
query = sanitize_user_input(query)
injection_matches = detect_injection(query)
if injection_matches:
logger.warning(f"[Chat] 检测到可疑注入: {injection_matches}")
top_k = data.get('top_k', 5)
collections = data.get('collections') # 后端传入的知识库列表
if not query:
return jsonify({'error': 'query is required'}), 400
# 输入安全校验(注入检测、违禁词、长度限制)
is_valid, reason = validate_query(query)
if not is_valid:
return jsonify({'error': reason}), 400
# top_k 范围校验
try:
top_k = max(1, min(int(top_k), 50))
except (ValueError, TypeError):
top_k = 5
# 如果没有指定 collections使用默认的公开库
if not collections:
collections = ['public_kb']

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@@ -96,6 +96,24 @@ def safe_filename(filename: str) -> str:
return safe_name
def _validate_doc_path(doc_path: str, documents_path: str) -> str:
"""
校验文档路径是否在允许目录内,防止路径遍历攻击。
Returns:
解析后的安全绝对路径
Raises:
ValueError: 路径不合法
"""
filepath = os.path.join(documents_path, doc_path)
real_path = os.path.realpath(filepath)
real_base = os.path.realpath(documents_path)
if not real_path.startswith(real_base + os.sep) and real_path != real_base:
raise ValueError("非法路径")
return real_path
# 延迟初始化缓存
_kb_manager = None
_kb_checked = False
@@ -160,6 +178,10 @@ def serve_document_file(doc_path: str) -> Tuple[Any, int]:
from flask import send_from_directory
filepath = os.path.join(DOCUMENTS_PATH, doc_path)
try:
filepath = _validate_doc_path(doc_path, DOCUMENTS_PATH)
except ValueError:
return jsonify({"error": "非法路径"}), 403
if not os.path.exists(filepath):
return jsonify({"error": "文件不存在"}), 404
@@ -329,7 +351,8 @@ def upload_document() -> Tuple[Any, int]:
sync_service.process_change(change)
sync_status = "已保存并添加到向量库"
except Exception as e:
sync_status = f"已保存,向量化失败: {str(e)}"
logger.warning(f"向量化失败: {e}")
sync_status = "已保存,向量化失败"
return success_response(
data={
@@ -404,6 +427,18 @@ def batch_upload_documents() -> Tuple[Any, int]:
})
continue
# 文件大小校验
file.seek(0, 2)
file_size = file.tell()
file.seek(0)
if file_size > MAX_FILE_SIZE:
results.append({
"filename": file.filename,
"status": "error",
"message": f"文件过大(最大 {MAX_FILE_SIZE // 1024 // 1024}MB"
})
continue
try:
original_filename = file.filename
ext = os.path.splitext(original_filename)[1].lower()
@@ -464,10 +499,11 @@ def batch_upload_documents() -> Tuple[Any, int]:
"replaced": replaced
})
except Exception as e:
logger.error(f"上传处理异常: {e}")
results.append({
"filename": file.filename,
"status": "error",
"message": str(e)
"message": "上传处理失败"
})
return success_response(
@@ -644,12 +680,27 @@ def update_document(doc_path: str) -> Tuple[Any, int]:
if file.filename == '':
return jsonify({"error": "没有选择文件"}), 400
# 文件类型校验
ext = os.path.splitext(file.filename)[1].lower()
if ext not in ALLOWED_EXTENSIONS:
return jsonify({"error": f"不支持的文件类型: {ext}"}), 400
# 文件大小校验
file.seek(0, 2) # 跳到文件末尾获取大小
file_size = file.tell()
file.seek(0) # 回到文件开头
if file_size > MAX_FILE_SIZE:
return jsonify({"error": f"文件过大(最大 {MAX_FILE_SIZE // 1024 // 1024}MB"}), 400
# 解析路径
parts = doc_path.split('/')
if len(parts) < 2:
return jsonify({"error": "无效的文档路径"}), 400
filepath = os.path.join(DOCUMENTS_PATH, doc_path)
try:
filepath = _validate_doc_path(doc_path, DOCUMENTS_PATH)
except ValueError:
return jsonify({"error": "非法路径"}), 403
if not os.path.exists(filepath):
return jsonify({"error": "文件不存在"}), 404
@@ -711,7 +762,10 @@ def delete_document(doc_path: str) -> Tuple[Any, int]:
# 目录名即向量库名
collection = subdir
filepath = os.path.join(DOCUMENTS_PATH, doc_path)
try:
filepath = _validate_doc_path(doc_path, DOCUMENTS_PATH)
except ValueError:
return jsonify({"error": "非法路径"}), 403
if not os.path.exists(filepath):
return jsonify({"error": "文件不存在"}), 404
@@ -730,7 +784,8 @@ def delete_document(doc_path: str) -> Tuple[Any, int]:
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": f"删除失败: {str(e)}"}), 500
logger.error(f"删除文档异常: {e}")
return jsonify({"error": "删除失败,请稍后重试"}), 500
@document_bp.route('/documents/<path:doc_path>/chunks', methods=['GET'])
@@ -817,7 +872,10 @@ def preview_document(doc_path: str) -> Tuple[Any, int]:
# 查询参数
chunk_index_str = request.args.get('chunk_index')
context_count = int(request.args.get('context', 2))
try:
context_count = max(0, min(int(request.args.get('context', 2)), 10))
except (ValueError, TypeError):
context_count = 2
# 获取所有切片
all_chunks = kb_manager.get_document_chunks(collection, filename)
@@ -1082,5 +1140,5 @@ def delete_chunks_by_source() -> Tuple[Any, int]:
"message": f"已删除 {deleted_count} 个切片"
})
except Exception as e:
logger.error(f"批量删除切片失败: {e}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500

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@@ -33,6 +33,9 @@
from flask import Blueprint, request, jsonify
from auth.gateway import require_gateway_auth, require_role
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
feedback_bp = Blueprint('feedback', __name__)
@@ -95,7 +98,8 @@ def submit_feedback():
"suggestion_id": result.get('suggestion_id')
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/feedback/stats', methods=['GET'])
@@ -113,7 +117,8 @@ def get_feedback_stats():
"stats": stats
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/feedback/list', methods=['GET'])
@@ -141,7 +146,8 @@ def get_feedback_list():
"total": len(feedbacks)
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/reports/weekly', methods=['GET'])
@@ -156,7 +162,8 @@ def get_weekly_report():
"report": report.to_dict()
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/reports/monthly', methods=['GET'])
@@ -171,7 +178,8 @@ def get_monthly_report():
"report": report.to_dict()
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq', methods=['GET'])
@@ -190,7 +198,8 @@ def get_faq_list():
"total": len(faqs)
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq', methods=['POST'])
@@ -233,7 +242,8 @@ def create_faq():
"message": "FAQ已创建请通过 /faq/<id>/approve 接口确认后生效"
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq/<int:faq_id>/approve', methods=['POST'])
@@ -276,7 +286,8 @@ def approve_faq(faq_id):
"message": "FAQ已批准并同步到知识库"
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq/<int:faq_id>', methods=['PUT'])
@@ -326,7 +337,8 @@ def update_faq(faq_id):
"sync_status": sync_status
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq/<int:faq_id>', methods=['DELETE'])
@@ -358,7 +370,8 @@ def delete_faq(faq_id):
"message": "FAQ删除成功" if deleted else "FAQ不存在"
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq/suggestions', methods=['GET'])
@@ -378,7 +391,8 @@ def get_faq_suggestions():
"total": len(suggestions)
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq/suggestions/<int:suggestion_id>/approve', methods=['POST'])
@@ -413,7 +427,8 @@ def approve_faq_suggestion(suggestion_id):
else:
return jsonify({"error": result.get('error', '批准失败')}), 400
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/faq/suggestions/<int:suggestion_id>/reject', methods=['POST'])
@@ -429,7 +444,8 @@ def reject_faq_suggestion(suggestion_id):
"message": "FAQ建议已拒绝" if rejected else "建议不存在"
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
# ==================== Bad Case 分析接口 ====================
@@ -472,7 +488,8 @@ def get_bad_cases():
]
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@feedback_bp.route('/feedback/blacklist', methods=['GET'])
@@ -497,4 +514,5 @@ def get_chunk_blacklist():
"usage": "在检索时过滤这些来源以提升回答质量"
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"反馈操作异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500

View File

@@ -9,8 +9,11 @@
"""
import os
import logging
from flask import Blueprint, send_file, jsonify, current_app
logger = logging.getLogger(__name__)
image_bp = Blueprint('images', __name__)
@@ -70,7 +73,8 @@ def get_image(image_id: str):
return send_file(image_path, mimetype=mimetype)
except Exception as e:
return jsonify({"error": f"读取图片失败: {str(e)}"}), 500
logger.error(f"读取图片异常: {e}")
return jsonify({"error": "读取图片失败"}), 500
return jsonify({"error": "图片不存在", "image_id": image_id}), 404
@@ -122,7 +126,8 @@ def get_image_info(image_id: str):
"url": f"/images/{image_id}"
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": f"读取图片信息失败: {str(e)}"}), 500
logger.error(f"读取图片信息异常: {e}")
return jsonify({"error": "读取图片信息失败"}), 500
return jsonify({"error": "图片不存在", "image_id": image_id}), 404
@@ -179,7 +184,8 @@ def list_images():
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": f"列出图片失败: {str(e)}"}), 500
logger.error(f"列出图片异常: {e}")
return jsonify({"error": "列出图片失败"}), 500
@image_bp.route('/images/stats', methods=['GET'])
@@ -222,4 +228,5 @@ def image_stats():
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": f"获取统计信息失败: {str(e)}"}), 500
logger.error(f"获取统计信息异常: {e}")
return jsonify({"error": "获取统计信息失败"}), 500

View File

@@ -391,10 +391,11 @@ def sync_documents() -> Tuple[Any, int]:
}
})
except Exception as e:
logger.error(f"知识库操作异常: {e}")
results.append({
"collection": "all",
"status": "error",
"message": str(e)
"message": "操作失败"
})
else:
# 没有 sync_service返回提示
@@ -462,7 +463,8 @@ def debug_scan() -> Tuple[Any, int]:
result["scanned_count"] = len(scanned)
result["scanned_ids"] = list(scanned.keys())[:10]
except Exception as e:
result["scan_error"] = str(e)
logger.error(f"扫描异常: {e}")
result["scan_error"] = "扫描失败"
return jsonify(result)
@@ -499,9 +501,11 @@ def reindex_collection(kb_name: str) -> Tuple[Any, int]:
from data.db import get_connection
with get_connection("knowledge") as conn:
cursor = conn.cursor()
# 转义 LIKE 通配符,防止 kb_name 中的 % 或 _ 导致非预期匹配
escaped_kb = kb_name.replace('%', '\\%').replace('_', '\\_')
# 删除以 "{kb_name}/" 或 "{kb_name}\" 开头的文档哈希(兼容 Windows 和 Linux
cursor.execute("DELETE FROM document_hashes WHERE document_id LIKE ? OR document_id LIKE ?",
(f"{kb_name}/%", f"{kb_name}\\%"))
cursor.execute("DELETE FROM document_hashes WHERE document_id LIKE ? ESCAPE '\\' OR document_id LIKE ? ESCAPE '\\'",
(f"{escaped_kb}/%", f"{escaped_kb}\\%"))
deleted = cursor.rowcount
logger.info(f"已清除 {deleted} 条哈希记录: {kb_name}")
except Exception as e:
@@ -520,7 +524,8 @@ def reindex_collection(kb_name: str) -> Tuple[Any, int]:
"errors": result.errors
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
logger.error(f"reindex 异常: {e}")
return jsonify({"error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
else:
return jsonify({"error": "同步服务不可用"}), 503
@@ -633,7 +638,8 @@ def deprecate_document(kb_name: str, filename: str) -> Tuple[Any, int]:
)
return jsonify(result)
except Exception as e:
return jsonify({"success": False, "error": str(e)}), 500
logger.error(f"操作异常: {e}")
return jsonify({"success": False, "error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@kb_bp.route('/collections/<kb_name>/documents/<path:filename>/restore', methods=['POST'])
@@ -664,7 +670,8 @@ def restore_document(kb_name: str, filename: str) -> Tuple[Any, int]:
result = kb_manager.restore_document(kb_name, filename)
return jsonify(result)
except Exception as e:
return jsonify({"success": False, "error": str(e)}), 500
logger.error(f"操作异常: {e}")
return jsonify({"success": False, "error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@kb_bp.route('/collections/<kb_name>/documents/<path:filename>/versions', methods=['GET'])
@@ -720,7 +727,8 @@ def get_document_versions(kb_name: str, filename: str) -> Tuple[Any, int]:
"total": len(versions_data)
})
except Exception as e:
return jsonify({"success": False, "error": str(e)}), 500
logger.error(f"操作异常: {e}")
return jsonify({"success": False, "error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@kb_bp.route('/collections/<kb_name>/update-image-descriptions', methods=['POST'])
@@ -754,7 +762,8 @@ def update_image_descriptions(kb_name: str) -> Tuple[Any, int]:
result = kb_manager.update_image_descriptions(kb_name)
return jsonify(result)
except Exception as e:
return jsonify({"success": False, "error": str(e)}), 500
logger.error(f"操作异常: {e}")
return jsonify({"success": False, "error": "操作失败,请稍后重试"}), 500
@kb_bp.route('/collections/sync-vlm-cache', methods=['POST'])

View File

@@ -33,6 +33,8 @@ def get_sessions():
}
"""
session_manager = current_app.config['SESSION_MANAGER']
if session_manager is None:
return jsonify({"error": "会话服务不可用"}), 503
user_id = request.current_user["user_id"]
sessions = session_manager.get_user_sessions(user_id, limit=20)
@@ -62,6 +64,8 @@ def get_history(session_id):
}
"""
session_manager = current_app.config['SESSION_MANAGER']
if session_manager is None:
return jsonify({"error": "会话服务不可用"}), 503
user_id = request.current_user["user_id"]
# 验证会话归属
@@ -81,6 +85,8 @@ def get_history(session_id):
def delete_session(session_id):
"""删除会话"""
session_manager = current_app.config['SESSION_MANAGER']
if session_manager is None:
return jsonify({"error": "会话服务不可用"}), 503
user_id = request.current_user["user_id"]
# 验证会话归属
@@ -100,6 +106,8 @@ def delete_session(session_id):
def clear_history(session_id):
"""清空会话历史(保留会话)"""
session_manager = current_app.config['SESSION_MANAGER']
if session_manager is None:
return jsonify({"error": "会话服务不可用"}), 503
user_id = request.current_user["user_id"]
# 验证会话归属

View File

@@ -112,10 +112,11 @@ def trigger_sync() -> Tuple[Any, int]:
message="同步完成"
)
except Exception as e:
logger.error(f"同步操作异常: {e}")
return error_response(
error="SYNC_ERROR",
error_code=SYNC_ERROR,
message=str(e),
message="操作失败",
http_status=500
)
@@ -164,11 +165,12 @@ def get_sync_status() -> Tuple[Any, int]:
return jsonify(status)
except Exception as e:
logger.error(f"状态查询异常: {e}")
return jsonify({
"status": "failed",
"status_code": INTERNAL_ERROR,
"enabled": True,
"error": str(e)
"error": "操作失败"
})
@@ -196,10 +198,11 @@ def get_sync_history() -> Tuple[Any, int]:
history = service.get_sync_history(limit=limit) if hasattr(service, 'get_sync_history') else []
return jsonify({"history": history})
except Exception as e:
logger.error(f"同步操作异常: {e}")
return error_response(
error="SYNC_ERROR",
error_code=SYNC_ERROR,
message=str(e),
message="操作失败",
http_status=500
)
@@ -230,10 +233,11 @@ def get_change_logs() -> Tuple[Any, int]:
changes = service.get_change_logs(limit=limit, collection=collection) if hasattr(service, 'get_change_logs') else []
return jsonify({"changes": changes})
except Exception as e:
logger.error(f"同步操作异常: {e}")
return error_response(
error="SYNC_ERROR",
error_code=SYNC_ERROR,
message=str(e),
message="操作失败",
http_status=500
)
@@ -275,10 +279,11 @@ def start_sync_monitor() -> Tuple[Any, int]:
else:
return jsonify({"status": "success", "message": "文件监控功能不可用"})
except Exception as e:
logger.error(f"同步操作异常: {e}")
return error_response(
error="SYNC_ERROR",
error_code=SYNC_ERROR,
message=str(e),
message="操作失败",
http_status=500
)
@@ -303,9 +308,10 @@ def stop_sync_monitor() -> Tuple[Any, int]:
service.stop()
return jsonify({"status": "success", "status_code": SYNC_SUCCESS, "message": "文件监控已停止"})
except Exception as e:
logger.error(f"同步操作异常: {e}")
return error_response(
error="SYNC_ERROR",
error_code=SYNC_ERROR,
message=str(e),
message="操作失败",
http_status=500
)

View File

@@ -14,6 +14,7 @@ BM25 关键词检索索引
import os
import pickle
import threading
import numpy as np
from rank_bm25 import BM25Okapi
import jieba
@@ -105,16 +106,19 @@ class BM25Index:
# ==================== 全局 BM25 索引管理器 ====================
_bm25_indexer: BM25Index = None
_bm25_lock = threading.Lock() # 单例创建锁,防止多线程竞态条件
def get_bm25_indexer() -> BM25Index:
"""
获取全局 BM25 索引器实例
获取全局 BM25 索引器实例(双重检查锁定,线程安全)
Returns:
BM25Index 实例
"""
global _bm25_indexer
if _bm25_indexer is None:
with _bm25_lock:
if _bm25_indexer is None:
_bm25_indexer = BM25Index()
return _bm25_indexer
@@ -122,7 +126,7 @@ def get_bm25_indexer() -> BM25Index:
def init_bm25_indexer(ids=None, documents=None, metadatas=None) -> BM25Index:
"""
初始化 BM25 索引器并添加文档
初始化 BM25 索引器并添加文档(加锁,线程安全)
Args:
ids: 文档 ID 列表
@@ -133,6 +137,7 @@ def init_bm25_indexer(ids=None, documents=None, metadatas=None) -> BM25Index:
初始化后的 BM25Index 实例
"""
global _bm25_indexer
with _bm25_lock:
_bm25_indexer = BM25Index()
if ids and documents:
_bm25_indexer.add_documents(ids, documents, metadatas or [])

View File

@@ -31,6 +31,7 @@ import os
import gc
import time
import logging
import threading
import numpy as np
from typing import List, Tuple, Optional, Dict, Any
@@ -50,6 +51,7 @@ except ImportError:
# 延迟导入,防止循环依赖
_engine_instance = None
_engine_lock = threading.Lock() # 单例创建锁,防止多线程竞态条件
try:
from config import (
@@ -327,8 +329,10 @@ class RAGEngine:
@classmethod
def get_instance(cls) -> 'RAGEngine':
"""获取引擎单例实例"""
"""获取引擎单例实例(双重检查锁定,线程安全)"""
global _engine_instance
if _engine_instance is None:
with _engine_lock:
if _engine_instance is None:
_engine_instance = cls()
return _engine_instance

View File

@@ -18,6 +18,7 @@
import json
import logging
import hashlib
import threading
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
@@ -503,10 +504,13 @@ class IntentAnalyzer:
# ==================== 便捷函数 ====================
_analyzer = None
_analyzer_lock = threading.Lock() # 单例创建锁,防止多线程竞态条件
def get_intent_analyzer() -> IntentAnalyzer:
"""获取意图分析器单例"""
"""获取意图分析器单例(双重检查锁定,线程安全)"""
global _analyzer
if _analyzer is None:
with _analyzer_lock:
if _analyzer is None:
_analyzer = IntentAnalyzer()
return _analyzer

View File

@@ -237,6 +237,76 @@ def parse_json_list_from_response(content: str) -> Optional[List[dict]]:
return None
def extract_json_object(content: str) -> Optional[dict]:
"""
多策略从 LLM 响应中提取 JSON 对象(增强版)
在 parse_json_from_response 基础上增加 fallback 策略:
1. 先调用 parse_json_from_responsemarkdown 代码块 → 直接解析)
2. 失败后 fallback 到正则匹配最外层 {...} 块
Args:
content: LLM 返回的原始内容
Returns:
解析后的字典,全部策略失败返回 None
"""
if not content:
return None
# 策略1+2markdown 代码块提取 + 直接 json.loads
result = parse_json_from_response(content)
if result is not None and isinstance(result, dict):
return result
# 策略3fallback正则匹配最外层 JSON 对象 {...}
brace_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
if brace_match:
try:
parsed = json.loads(brace_match.group(0))
if isinstance(parsed, dict):
return parsed
except (json.JSONDecodeError, TypeError, ValueError):
pass
return None
def extract_json_list(content: str) -> Optional[list]:
"""
多策略从 LLM 响应中提取 JSON 数组(增强版)
在 parse_json_list_from_response 基础上增加 fallback 策略:
1. 先调用 parse_json_list_from_responsemarkdown 代码块 → 直接解析 → 嵌套提取)
2. 失败后 fallback 到正则匹配最外层 [...] 块
Args:
content: LLM 返回的原始内容
Returns:
解析后的列表,全部策略失败返回 None
"""
if not content:
return None
# 策略1+2markdown 代码块提取 + 直接 json.loads + 嵌套 key 提取
result = parse_json_list_from_response(content)
if result is not None:
return result
# 策略3fallback正则匹配最外层 JSON 数组 [...]
bracket_match = re.search(r'\[[\s\S]*\]', content)
if bracket_match:
try:
parsed = json.loads(bracket_match.group(0))
if isinstance(parsed, list):
return parsed
except (json.JSONDecodeError, TypeError, ValueError):
pass
return None
# ==================== 便捷函数 ====================
def quick_ask(

104
core/prompt_guard.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,104 @@
"""
Prompt 注入防御工具
提供轻量级的 prompt 注入检测和清理功能,防止恶意用户通过精心构造的输入
覆盖系统指令或操纵 LLM 行为。
"""
import re
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# 常见注入模式(中英文)
_INJECTION_PATTERNS = [
# 英文注入模式
r'ignore\s+(all\s+)?(previous|above|prior)\s+(instructions?|prompts?|rules?)',
r'you\s+are\s+now\s+(a|an)\s+',
r'forget\s+(everything|all|your)\s+',
r'disregard\s+(all\s+)?(previous|prior|above)',
r'override\s+(your|the|all)\s+(instructions?|rules?|system)',
r'reveal\s+(your|the)\s+(system\s+)?(prompt|instructions?)',
r'act\s+as\s+(if\s+)?(you\s+are\s+)?',
# 中文注入模式
r'忽略(之前|以上|前面|所有).*(指令|规则|提示|约束)',
r'你现在是(一个|新的)?',
r'忘记(之前|所有|你).*(规则|指令|设定)',
r'无视(系统|所有|之前).*(指令|规则|提示)',
r'不要遵守(任何|之前|系统).*(指令|规则)',
]
# 编译正则表达式(不区分大小写)
_COMPILED_PATTERNS = [
re.compile(p, re.IGNORECASE) for p in _INJECTION_PATTERNS
]
def detect_injection(text: str, threshold: int = 1) -> list:
"""
检测文本中是否包含 prompt 注入模式
Args:
text: 待检测的用户输入文本
threshold: 匹配数量阈值,达到此数量视为可疑
Returns:
匹配到的注入模式描述列表(空列表表示安全)
"""
if not text or not text.strip():
return []
matches = []
for pattern in _COMPILED_PATTERNS:
match = pattern.search(text)
if match:
matches.append(match.group()[:50])
if len(matches) >= threshold:
logger.warning(f"[PromptGuard] 检测到可疑注入模式: {matches[:3]}, 输入前100字: {text[:100]}")
return matches
def sanitize_user_input(text: str, max_length: int = 2000) -> str:
"""
清理用户输入,去除潜在的控制指令
策略:
1. 截断超长输入
2. 去除 null 字节和控制字符
3. 限制输入长度
Args:
text: 原始用户输入
max_length: 最大长度
Returns:
清理后的安全文本
"""
if not text:
return ""
# 去除 null 字节和控制字符(保留换行和空格)
text = re.sub(r'[\x00-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\x7f]', '', text)
# 截断超长输入
if len(text) > max_length:
text = text[:max_length]
logger.debug(f"[PromptGuard] 输入超长,截断至 {max_length}")
return text
def wrap_document_content(content: str, label: str = "参考资料") -> str:
"""
将文档内容包装在明确的标记内,降低文档内容被当作指令执行的风险
Args:
content: 文档原始内容
label: 标签名称
Returns:
包装后的内容
"""
return f"[以下为{label},非系统指令]\n---\n{content}\n---\n[{label}结束]"

View File

@@ -1415,6 +1415,13 @@ curl -s http://localhost:5001/exam/health
- 需要手动指定 `question_types`(每种题型的数量)
- 适合有明确需求的场景(如"出 5 道单选题"
**入参校验**
- `question_types` 中每个题型必须属于: `single_choice`, `multiple_choice`, `true_false`, `fill_blank`, `subjective`
- 每种题型数量必须为非负整数
- `difficulty` 必须为 1-5 的整数
- **总题数上限 20 道**(所有题型数量之和不能超过 20
- 校验失败返回 HTTP 400error_code 为 `INVALID_PARAMS`
```bash
curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
@@ -1430,6 +1437,7 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
| `difficulty` | int | ❌ | 难度等级1-5默认 3 |
| `options` | object | ❌ | 附加选项(如 `max_source_chunks` |
| `request_id` | string | ❌ | 请求 ID幂等性 |
| `exclude_stems` | string[] | ❌ | 已有题目题干列表(跨调用去重,最多 100 条) |
> **注意**:生产模式(`DEV_MODE=false`)下无需传 `Authorization` header直接放行。开发模式下可传 `Authorization: Bearer mock-token-admin` 模拟管理员身份。
@@ -1474,7 +1482,10 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
"request_id": null,
"source_chunks_used": 15,
"success": true,
"total": 10
"total": 10,
"requested_types": {"single_choice": 5, "true_false": 3, "fill_blank": 2},
"actual_types": {"single_choice": 5, "true_false": 3, "fill_blank": 2},
"warnings": []
},
"message": "出题成功",
"status": "success",
@@ -1483,7 +1494,9 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
}
```
**验证结果**:✅ 通过
> **说明**`warnings` 字段在某题型实际生成数量少于请求数量时返回提示信息。
**验证结果**:✅ 通过2026-06-05
---
@@ -1562,7 +1575,7 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate-smart \
批阅答案。
```bash
echo '{"answers":[{"question_id":"q1","question_type":"single_choice","question_content":{"answer":"B"},"student_answer":"B","max_score":2}]}' > /tmp/grade.json
echo '{"answers":[{"question_id":"q1","question_type":"single_choice","content":{"answer":"B"},"student_answer":"B","max_score":2}]}' > /tmp/grade.json
curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/grade \
-H "Content-Type: application/json" \
-d @/tmp/grade.json
@@ -1578,10 +1591,12 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/grade \
|------|------|------|------|
| `question_id` | string | ✅ | 题目 ID |
| `question_type` | string | ✅ | 题型 |
| `question_content` | object | ✅ | 题目内容(含标准答案 |
| `content` | object | ✅ | 题目内容(与出题接口返回的 `content` 字段结构一致,后端可直接透传 |
| `student_answer` | string/array | ✅ | 学生答案 |
| `max_score` | int | ✅ | 满分 |
> **注意**`question_type` 必须为以下值之一:`single_choice`, `multiple_choice`, `true_false`, `fill_blank`, `subjective`。传入无效类型返回 HTTP 400。
**响应示例**
```json
{
@@ -1589,11 +1604,16 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/grade \
"request_id": null,
"results": [
{
"correct": true,
"feedback": "正确!",
"max_score": 2,
"question_id": "q1",
"score": 2
"score": 2,
"max_score": 2,
"grading_status": "success",
"details": {
"correct": true,
"student_answer": "B",
"correct_answer": "B",
"feedback": "正确!"
}
}
],
"score_rate": 100.0,
@@ -1608,7 +1628,13 @@ curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/grade \
}
```
**验证结果**:✅ 通过
**`grading_status` 取值说明**
- `success`:评分成功
- `failed`:评分失败(主观题 LLM 解析失败或超时),此时 `details` 包含 `error` 字段
> **注意**:当主观题缺少 `scoring_points` 评分标准时,`details.warnings` 会包含警告信息,评分结果仅供参考。
**验证结果**:✅ 通过2026-06-05
---

View File

@@ -0,0 +1,180 @@
## RAG-Agent 代码审查报告(精简版)
审查日期2026-06-05
排除说明storage 模块尚未启用(暂不纳入);用户认证/权限由后端服务负责(生产环境 RAG 服务为无状态接口,不做鉴权)。
---
### 一、高危问题6 项)
**H1. SSE 错误事件泄露完整堆栈信息**
- 文件:`api/chat_routes.py:1955`
- `/rag` 接口 SSE 生成器在异常时将 `traceback.format_exc()` 完整堆栈直接发给客户端,暴露调用栈、文件路径、代码行号、内部变量。
- 修复:移除 traceback 字段,仅在服务端日志记录,客户端返回通用错误消息。
**H2. 文档更新/删除接口存在路径遍历风险**
- 文件:`api/document_routes.py:652,714`
- `update_document``delete_document` 直接将 URL 中的 `doc_path` 拼接到文件路径,未做安全校验。可构造 `../../` 路径遍历载荷。
- 修复:使用 `os.path.realpath()` 解析最终路径,验证是否在 DOCUMENTS_PATH 目录下。
**H3. `serve_document_file` 路径遍历风险**
- 文件:`api/document_routes.py:139`
- 文件服务接口同样存在路径遍历风险。虽然有 DEV_MODE 开关,但默认值为 `'true'`
- 修复:添加 realpath 校验。
**H4. 文档更新接口缺少文件类型和大小校验**
- 文件:`api/document_routes.py:621`
- `update_document` (PUT) 未验证文件类型和大小,直接 `file.save(filepath)`。与之对比,`upload_document` 有完整校验。
- 修复:添加与 upload 一致的 ALLOWED_EXTENSIONS 和 MAX_FILE_SIZE 校验。
**H5. 批量上传接口缺少文件大小校验**
- 文件:`api/document_routes.py:350`
- `batch_upload_documents` 对每个文件只检查了扩展名,未检查文件大小。可批量上传超大文件导致磁盘耗尽。
- 修复:在循环内添加 MAX_FILE_SIZE 校验。
**H6. `main.py` debug 模式默认开启 + 监听 0.0.0.0**
- 文件:`main.py:29-31`
- `--debug` 默认 `True``--host` 默认 `0.0.0.0`。Flask 调试模式启用 Werkzeug 交互式 debugger可通过触发异常执行任意代码。
- 修复:`--debug` 默认值改为 `False`
---
### 二、中危问题13 项)
**M1. 多处异常响应直接暴露内部错误信息**
- 文件:`document_routes.py:332,467,733``kb_routes.py:523,636``feedback_routes.py:98,116``sync_routes.py:119``audit_routes.py:100` 等。
- 大量 `except` 块直接 `str(e)` 返回给客户端可能包含数据库路径、SQL 片段、文件系统结构。
- 修复:统一使用通用错误消息,原始异常仅记录到服务端日志。
**M2. `/search` 接口缺少输入安全验证**
- 文件:`api/chat_routes.py:1974`
- 未调用 `validate_query()` 做注入检测和长度限制,与 `/chat``/rag` 不一致。
- 修复:添加 `validate_query(query)` 调用。
**M3. `/search` 的 `top_k` 参数未校验范围**
- 文件:`api/chat_routes.py:1989`
- 可传 `top_k=999999` 导致内存溢出。
- 修复:`top_k = max(1, min(int(top_k), 50))`
**M4. `context_count` 参数未校验范围**
- 文件:`api/document_routes.py:821`
- 未限制范围且非整数字符串会 ValueError 导致 500。
- 修复try/except + `max(0, min(n, 10))`
**M5. CORS 配置允许所有来源**
- 文件:`api/__init__.py:70`
- `CORS(app)` 默认允许 `*` 跨域。生产环境应限制为已知前端域名。
- 修复:根据 APP_ENV 条件配置 origins。
**M6. LIKE 通配符注入风险**
- 文件:`api/kb_routes.py:503`
- `kb_name``%``_` 时会导致非预期的 LIKE 匹配行为。
- 修复:对 LIKE 特殊字符转义后再拼入模式。
**M7. SESSION_MANAGER 为 None 时未处理**
- 文件:`api/session_routes.py:35,64,83,102`
- 初始化失败时 SESSION_MANAGER 为 None调用方法会触发 AttributeError 导致 500。
- 修复:使用前检查 None返回 503。
**M8. LLM 调用缺少统一的超时和重试机制**
- 文件:`core/llm_utils.py`
- 部分 LLM 调用无超时控制,长时间阻塞会耗尽 worker。`@retry` 装饰器只在部分方法上使用。
- 修复:在 `_call_llm` 层面统一超时和重试。
**M9. LLM 输出 JSON 解析不够健壮**
- 文件:`core/agentic.py``core/agentic_answer.py``core/agentic_quality.py`
- 多处 LLM 返回的 JSON 解析缺少多策略提取和重试,仅靠 prompt 约束。exam_pkg 已修复但 core 模块尚未统一。
- 修复:提取 exam_pkg 的 `_extract_json` 为公共工具core 模块统一使用。
**M10. Prompt 注入风险**
- 文件:`core/engine.py:2017``core/agentic_answer.py:83`
- 用户输入直接拼入 prompt未做净化。恶意输入可操控 LLM 输出。
- 修复:对用户输入做基本的 prompt 注入检测(如检测 "ignore previous instructions" 等模式)。
**M11. `subprocess.run` 命令参数注入风险**
- 文件:`parsers/mineru_parser.py:632`
- file_path 中特殊字符(如以 `-` 开头的文件名)可能被命令行工具解释为选项。
- 修复:在文件路径前插入 `--` 分隔符;对 backend、lang 参数做白名单校验。
**M12. Excel/文本解析器无文件大小限制**
- 文件:`parsers/excel_parser.py:81``parsers/txt_parser.py:15`
- 一次性加载全文件到内存,超大文件导致 OOM。
- 修复:解析前检查文件大小,设定上限(如 50MB
**M13. 全局变量缓存竞态条件**
- 文件:`api/document_routes.py:100``api/kb_routes.py:46`
- 模块级全局变量 `_kb_manager` 等在多线程 gunicorn 下存在竞态。
- 修复:使用 `threading.Lock` 保护或改用 `flask.current_app.config`
---
### 三、低危问题12 项)
**L1.** `config.py` 硬编码第三方 API 端点 `xiaomimimo.com` 作为默认值(第 20 行)— 改为空字符串,要求环境变量显式配置。
**L2.** `python-dotenv` 未安装时静默跳过,服务可能 fail-open 启动(`config.py:11`)— 生产环境缺失时抛异常。
**L3.** `assert` 校验可被 `python -O` 跳过(`api/__init__.py:236`)— 改为 `raise ValueError`
**L4.** `/chat``history` 未限长度(`chat_routes.py:1247`)— 可消耗大量 token。
**L5.** `history` 元素结构未验证(`chat_routes.py:1117`)— 缺少字段时 KeyError 导致 500。
**L6.** `safe_filename` 运算符优先级不明确(`document_routes.py:94`)— 加括号明确。
**L7.** DocStore glob 模式未转义特殊字符(`document_routes.py:267`)— 用 `glob.escape()`
**L8.** 相对路径 `.data/images` 因工作目录不同可能解析错误(`chat_routes.py:59`)— 改用 PROJECT_ROOT 绝对路径。
**L9.** `asyncio.run()` 在 Flask 请求上下文中兼容性问题(`chat_routes.py:1744`)。
**L10.** Excel 同一文件被重复读取多次(`excel_parser.py:81,89`)— 应复用 ExcelFile 对象。
**L11.** PDF 图片提取 `doc` 对象异常时未关闭(`image_extractor.py:78`)— 改用 `with` 语句。
**L12.** TXT 解析器异常用 `print` 而非 `logger``txt_parser.py:26`)。
---
### 四、修复优先级
按修复成本从低到高排序:
**第一批:快速修复(半天,改几行代码)**
| 编号 | 问题 | 改动量 |
|:---:|---|:---:|
| H6 | main.py debug 默认开启 | 1 行 |
| M3 | /search top_k 范围校验 | 2 行 |
| M2 | /search 加 validate_query | 2 行 |
| M4 | context_count 范围校验 | 3 行 |
| L3 | assert 改 raise | 3 行 |
| H1 | SSE 移除 traceback 字段 | 5 行 |
**第二批安全加固1-2 天)**
| 编号 | 问题 | 改动量 |
|:---:|---|:---:|
| H2+H3 | 文档接口路径遍历 realpath 校验 | ~30 行 |
| H4+H5 | 文档更新/批量上传加文件校验 | ~30 行 |
| M6 | LIKE 通配符转义 | ~10 行 |
| M1 | 异常信息统一脱敏 | 多文件,每处 2-3 行 |
| M5 | CORS 生产环境限制来源 | ~5 行 |
| M7 | SESSION_MANAGER None 保护 | ~10 行 |
| M11 | subprocess 参数注入防护 | ~5 行 |
**第三批架构改进1-2 周)**
| 编号 | 问题 | 说明 |
|:---:|---|---|
| M8+M9 | LLM 调用统一超时/重试/解析 | 提取 exam_pkg 经验为公共工具 |
| M10 | Prompt 注入防御 | 需设计检测规则 |
| M13 | 全局变量竞态修复 | threading.Lock |
| M12 | 解析器文件大小限制 | 统一加前置校验 |
---
### 五、做得好的方面
SQL 查询全部使用参数化查询,无注入风险;`validate_query()` 对聊天输入做了注入检测和违禁词过滤;`safe_filename` 对上传文件做了基本防护;`filter_response()` 能过滤 API 密钥等敏感信息exam_pkg 的输入校验体系完整(已在本轮开发中加固);`.gitignore` 正确排除了 `.env` 等敏感文件。

View File

@@ -0,0 +1,403 @@
# 出题批阅接口变更说明2026-06-05
> 本文档面向后端开发人员,汇总出题/批卷接口本次升级的所有变更点,以及后端需要适配的代码修改。
---
## 一、变更总览
| 变更项 | 变更类型 | 影响范围 | 后端是否必须改 |
|--------|----------|----------|---------------|
| 批卷请求字段 `question_content``content` | **破坏性变更** | `/exam/grade` 请求体 | **是** |
| 批卷结果格式统一为 `grading_status` + `details` | **格式变更** | `/exam/grade` 响应体 | **是** |
| 出题总题数上限 20 道 | 新增校验 | `/exam/generate` | 需注意 |
| 批卷 `question_type` 枚举校验 | 新增校验 | `/exam/grade` | 需注意 |
| **`exclude_stems` 跨调用去重** | **新增参数** | `/exam/generate``/exam/generate-smart` | **建议使用** |
| 出题结果新增 `requested_types``actual_types``warnings` | 新增字段 | `/exam/generate` 响应体 | 可选消费 |
| 主观题缺少评分标准时返回 `warnings` | 新增字段 | `/exam/grade` 响应体 | 可选消费 |
---
## 二、破坏性变更(必须修改)
### 2.1 批卷请求字段重命名:`question_content` → `content`
**变更前**
```json
{
"question_id": "q-001",
"question_type": "single_choice",
"question_content": {
"stem": "题干",
"answer": "B",
"data": {"options": [...]}
},
"student_answer": "B",
"max_score": 2
}
```
**变更后**
```json
{
"question_id": "q-001",
"question_type": "single_choice",
"content": {
"stem": "题干",
"answer": "B",
"data": {"options": [...]}
},
"student_answer": "B",
"max_score": 2
}
```
**为什么要改**:出题接口 `/exam/generate` 返回的每道题里,题目内容字段叫 `content`。批卷接口改用同名 `content` 后,后端可以直接把出题结果的 `content` 透传到批卷接口,不需要做任何字段映射。
**后端代码修改示例**
```python
# 修改前
grade_answers.append({
"question_id": qid,
"question_type": question.question_type,
"question_content": question.content, # ← 旧字段名
"student_answer": ans['answer'],
"max_score": question.score
})
# 修改后
grade_answers.append({
"question_id": qid,
"question_type": question.question_type,
"content": question.content, # ← 新字段名,与出题接口一致
"student_answer": ans['answer'],
"max_score": question.score
})
```
### 2.2 批卷结果格式统一
**变更前**:各题型返回格式不统一,客观题直接返回 `correct` + `feedback`,填空题返回 `details.blank_scores`,主观题返回 `details.scoring_breakdown`,没有统一的结构标识。
```json
// 旧 - 客观题
{"question_id": "q1", "score": 2, "max_score": 2, "correct": true, "feedback": "正确!"}
// 旧 - 填空题
{"question_id": "q4", "score": 2, "max_score": 4, "details": {"blank_scores": [2, 0]}}
// 旧 - 主观题
{"question_id": "q5", "score": 7, "max_score": 10, "details": {"scoring_breakdown": [...]}}
```
**变更后**:所有题型统一使用 `grading_status` + `details` 结构。
```json
// 新 - 客观题
{
"question_id": "q1",
"score": 2,
"max_score": 2,
"grading_status": "success",
"details": {
"correct": true,
"student_answer": "B",
"correct_answer": "B",
"feedback": "正确!"
}
}
// 新 - 填空题
{
"question_id": "q4",
"score": 2.0,
"max_score": 4.0,
"grading_status": "success",
"details": {
"total_blanks": 2,
"correct_blanks": 1,
"blank_scores": [2.0, 0],
"feedback": "2 个空中答对 1 个"
}
}
// 新 - 主观题
{
"question_id": "q5",
"score": 7.5,
"max_score": 10.0,
"grading_status": "success",
"details": {
"scoring_breakdown": [
{"point": "核心概念", "weight": 0.5, "achieved": 0.8, "comment": "概念描述准确"}
],
"highlights": ["条理清晰"],
"shortcomings": ["缺少应用场景"],
"overall_feedback": "整体回答较好,建议补充实际应用场景。"
}
}
// 新 - 评分失败LLM 异常或超时)
{
"question_id": "q6",
"score": 0,
"max_score": 10.0,
"grading_status": "failed",
"details": {
"error": "评分结果解析失败"
}
}
```
**后端需要关注的点**
1. **判断评分是否成功**:改用 `grading_status` 字段判断,不再依赖 `correct``score > 0`
- `"success"` → 正常评分,`score``details` 有效
- `"failed"` → 评分失败,`score` 为 0`details.error` 包含失败原因
2. **获取反馈信息**:原来客观题的 `correct`/`feedback` 现在统一在 `details`
3. **成绩更新逻辑**`grading_status: "failed"` 的题目,后端可选择标记为"待重批"而非直接记 0 分
**后端代码修改示例**
```python
# 修改前
for result in grade_result['results']:
is_correct = result.get('correct', False)
feedback = result.get('feedback', '')
# 更新成绩...
# 修改后
for result in grade_result['results']:
status = result.get('grading_status', 'success')
details = result.get('details', {})
if status == 'failed':
# 评分失败,标记待重批
mark_for_regrade(result['question_id'], details.get('error', ''))
continue
is_correct = details.get('correct', None) # 仅客观题有此字段
feedback = details.get('feedback', '')
# 更新成绩...
```
---
## 三、新增校验规则(需注意)
### 3.1 出题接口入参校验
`POST /exam/generate` 新增以下校验,不满足时返回 **HTTP 400**`error_code``INVALID_PARAMS`
| 校验项 | 规则 | 示例(会返回 400 |
|--------|------|-------------------|
| 题型合法性 | `question_types` 的 key 必须属于 5 种题型 | `{"essay": 2}` → 不支持 |
| 题型数量 | 每种题型数量必须为非负整数 | `{"single_choice": -1}` → 不合法 |
| 难度范围 | `difficulty` 必须为 1-5 的整数 | `"difficulty": 10` → 超范围 |
| **总题数上限** | **所有题型数量之和不能超过 20** | `{"single_choice": 15, "true_false": 10}` → 超限 |
合法的 5 种题型 key`single_choice``multiple_choice``true_false``fill_blank``subjective`
**后端建议**:在前端提交出题请求时做前置校验,避免不必要的网络请求。
### 3.2 批卷接口 question_type 校验
`POST /exam/grade``answers` 数组中,每道题的 `question_type` 现在也会校验。无效值返回 **HTTP 400**
```json
// 返回 400
{"answers": [{"question_type": "essay", ...}]}
// 错误信息
{"error_code": "INVALID_PARAMS", "message": "第 1 题的 question_type 无效: essay合法值: fill_blank, multiple_choice, single_choice, subjective, true_false"}
```
### 3.3 错误响应格式
校验失败统一返回:
```json
{
"success": false,
"error_code": "INVALID_PARAMS",
"message": "具体错误描述",
"status": "failed",
"status_code": 4000
}
```
---
## 三点五、跨调用去重:`exclude_stems`(强烈建议使用)
### 背景问题
同一份文档多次调用出题接口时,由于知识点来源相同,新生成的题目很可能与已有题目高度重复。单次调用上限 20 道,当需要更多题目时,这个问题尤为突出。
### 解决方式
两个出题接口(`/exam/generate``/exam/generate-smart`)新增可选参数 `exclude_stems`后端把该文件已入库的题目题干传过来RAG 在生成后自动排除匹配的题目。
**请求示例**
```json
POST /exam/generate
{
"file_path": "public_kb/产品手册.pdf",
"collection": "public_kb",
"question_types": {"single_choice": 10},
"exclude_stems": [
"重购率的定义是下列哪一项?",
"以下哪项属于现代终端分类?",
"客户满意度的计算公式为___"
]
}
```
### 参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `exclude_stems` | string[] | 否 | 已有题目的题干列表,最多 100 条 |
### 去重策略
- 基于题干前 80 个字符进行匹配
- 新生成的题目如果与 `exclude_stems` 中任意一条匹配,会被自动过滤
- 不传或传空数组时行为不变(向后兼容)
### 后端使用流程
```
第一次出题:
POST /exam/generate { question_types: {...} }
→ 返回 20 道新题 → 审核后入库
第二次出题(想多出 10 道选择题):
1. 查询数据库,获取该文件已有的所有题目题干
2. POST /exam/generate {
question_types: {"single_choice": 10},
exclude_stems: ["已有题干1", "已有题干2", ...]
}
→ 返回 10 道不与已有题目重复的新题
```
**后端代码示例**
```python
def generate_more_questions(file_path, collection, question_types):
# 1. 查询该文件已有的题目题干
existing_stems = db.query("""
SELECT JSON_EXTRACT(content, '$.stem')
FROM questions
WHERE source_file = ?
""", [file_path])
# 2. 调用出题接口,传入已有题干
response = requests.post('http://rag-service:5001/exam/generate', json={
'file_path': file_path,
'collection': collection,
'question_types': question_types,
'exclude_stems': [row[0] for row in existing_stems]
})
return response.json()
```
---
## 四、新增字段(可选消费)
### 4.1 出题结果新增字段
`POST /exam/generate``POST /exam/generate-smart``data` 对象新增三个字段:
```json
{
"data": {
"questions": [...],
"total": 8,
"requested_types": {"single_choice": 5, "true_false": 3, "fill_blank": 2},
"actual_types": {"single_choice": 5, "true_false": 3, "fill_blank": 0},
"warnings": ["fill_blank: 请求 2 道,实际生成 0 道"],
...
}
}
```
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `requested_types` | object | 后端请求的题型和数量(原样回传) |
| `actual_types` | object | 实际生成的题型和数量 |
| `warnings` | string[] | 短缺提示数组,全部生成成功时为空数组 |
**后端建议**:检查 `warnings` 是否为空,不为空时可提示用户"部分题型生成不足",或自动补发请求。
### 4.2 主观题评分警告
当主观题的 `content` 中缺少 `data.scoring_points` 评分标准时,批卷结果会在 `details.warnings` 中给出提示:
```json
{
"question_id": "q5",
"score": 7.0,
"max_score": 10.0,
"grading_status": "success",
"details": {
"scoring_breakdown": [...],
"overall_feedback": "...",
"warnings": ["缺少评分标准(scoring_points),评分结果仅供参考"]
}
}
```
此时 `grading_status` 仍为 `"success"`,但评分准确度可能受影响。后端可在前端展示时附上"评分仅供参考"的提示。
---
## 五、完整的出题→入库→批卷数据流(更新后)
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 后端完整流程 │
│ │
│ 1. 调用出题接口 │
│ POST /exam/generate │
│ → 首次出题:不传 exclude_stems │
│ → 追加出题:查询已有题干,传入 exclude_stems 避免重复 │
│ → 返回 questions[],每题包含 question_type, content, source_trace │
│ → 检查 warnings 是否有短缺提示 │
│ │
│ 2. 审核入库(后端自行决定) │
│ → 可删除/修改不满意的题目 │
│ → 存入数据库时保留 content 字段原样 │
│ → 生成 question_id (UUID),设置 max_score │
│ │
│ 3. 学生作答 │
│ → 收集 student_answer │
│ │
│ 4. 调用批卷接口 │
│ POST /exam/grade │
│ → content 直接从数据库取出透传(与出题接口返回的结构一致) │
│ → 检查 grading_status 判断每题是否评分成功 │
│ → grading_status=failed 的题目可标记待重批 │
│ │
│ 5. 更新成绩 │
│ → 根据 question_id 匹配结果,写入学生成绩表 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
**关键要点**:出题返回的 `content` 和批卷接收的 `content` 结构完全一致,后端只需原样存取即可,无需任何字段转换。
---
## 六、后端修改清单
| 序号 | 修改项 | 紧急程度 | 说明 |
|------|--------|----------|------|
| 1 | 批卷请求 `question_content` 改为 `content` | **必须** | 否则批卷接口无法读取题目内容,所有评分失败 |
| 2 | 批卷结果解析改用 `grading_status` + `details` | **必须** | 否则无法正确获取评分详情 |
| 3 | 处理 `grading_status: "failed"` 情况 | **建议** | 避免将 LLM 异常导致的 0 分直接记入成绩 |
| 4 | **追加出题时传入 `exclude_stems`** | **强烈建议** | 避免同一文件多次出题产生重复题目 |
| 5 | 出题请求总题数控制在 20 以内 | **建议** | 否则返回 400 错误 |
| 6 | 前端校验 question_types 和 difficulty | **建议** | 减少无效请求 |
| 7 | 消费 `warnings` 字段做短缺提示 | 可选 | 提升用户体验 |
| 8 | 消费主观题 `details.warnings` | 可选 | 提示评分可信度 |

View File

@@ -2,9 +2,11 @@
---
## 📋 变更记录2026-05-28 更新)
## 📋 变更记录2026-06-05 更新)
> **本次更新内容**:新增 AI 智能出题端口、更新生产环境测试结果
>
> **2026-06-05 更新**:出题批卷接口格式优化与输入校验增强
### 新增端口
@@ -55,6 +57,17 @@
| `/images/list` | 200 | ✅ 正常 |
| `/documents/sync` | 200 | ✅ 正常(已修复) |
### 出题批卷接口变更2026-06-05
| 变更项 | 旧值 | 新值 | 影响 |
|--------|------|------|------|
| 批卷请求字段名 | `question_content` | `content` | ⚠️ **破坏性变更**,后端需同步修改 |
| 出题总题数上限 | 无限制 | **20 道** | 超过返回 400 |
| 批卷 question_type | 无校验 | 必须属于 5 种合法题型 | 无效值返回 400 |
| 批卷结果格式 | 各题型格式不统一 | 统一 `grading_status` + `details` | 后端需适配新格式 |
| **跨调用去重** | 无 | **`exclude_stems` 参数** | 追加出题时传入已有题干避免重复 |
| 出题结果 | 无短缺提示 | 新增 `warnings` 字段 | 可选消费 |
---
## 一、服务概述
@@ -1387,6 +1400,7 @@ POST /exam/generate
| `question_types` | object | ✅ | 题型及数量,键为题型名,值为数量 |
| `difficulty` | int | ❌ | 难度等级 1-5默认 3 |
| `request_id` | string | ❌ | 请求 ID相同 ID 返回缓存结果(幂等性) |
| `exclude_stems` | string[] | ❌ | 已有题目题干列表,用于跨调用去重(最多 100 条,传空或不传则不去重) |
**collection 参数说明:**
@@ -1394,6 +1408,15 @@ POST /exam/generate
- 单个向量库:`"dept_a_kb"`
- 多个向量库:`["dept_a_kb", "public_kb"]`(按优先级排序,优先在第一个库检索)
#### 入参校验规则2026-06-05 新增)
| 校验项 | 规则 | 失败返回 |
|--------|------|----------|
| question_types 题型 | 必须属于: single_choice, multiple_choice, true_false, fill_blank, subjective | HTTP 400 INVALID_PARAMS |
| question_types 数量 | 每种题型数量必须为非负整数 | HTTP 400 INVALID_PARAMS |
| difficulty | 必须为 1-5 的整数 | HTTP 400 INVALID_PARAMS |
| **总题数上限** | **所有题型数量之和不能超过 20** | HTTP 400 INVALID_PARAMS |
**响应:**
**完整响应格式**(包含外层包装):
@@ -1420,6 +1443,9 @@ POST /exam/generate
"request_id": "xxx",
"total": 10,
"source_chunks_used": 15,
"requested_types": {"single_choice": 3, "true_false": 2, "fill_blank": 2},
"actual_types": {"single_choice": 3, "true_false": 2, "fill_blank": 2},
"warnings": [],
"questions": [
{
"question_type": "single_choice",
@@ -1455,6 +1481,8 @@ POST /exam/generate
}
```
> **`warnings` 字段说明**:当某题型实际生成数量少于请求数量时,`warnings` 数组会返回短缺提示(如 `["single_choice: 请求 5 道,实际生成 3 道"]`)。后端可据此判断是否需要重新出题。正常情况该数组为空。
**题型与 answer 格式对照:**
| 题型 | question_type | answer 格式 | data 字段 |
@@ -1492,6 +1520,7 @@ POST /exam/generate
| `FILE_NOT_FOUND` | 404 | 指定文件不存在 |
| `COLLECTION_NOT_FOUND` | 404 | 指定向量库不存在 |
| `NO_CONTENT` | 400 | 文件内容为空,无法出题 |
| `INVALID_PARAMS` | 400 | 入参校验失败题型不合法、数量超限、difficulty 范围错误等) |
| `LLM_ERROR` | 500 | LLM 调用失败 |
| `PARSE_ERROR` | 500 | 解析 LLM 响应失败 |
@@ -1503,6 +1532,8 @@ POST /exam/generate
### 7.2 批改答案
> **⚠️ 重要变更2026-06-05**:批卷请求中的 `question_content` 字段已更名为 `content`,与出题接口返回的题目 `content` 字段保持一致。后端可直接将出题结果的 `content` 透传到批卷接口,无需额外转换。
```
POST /exam/grade
```
@@ -1516,7 +1547,7 @@ POST /exam/grade
{
"question_id": "uuid-001",
"question_type": "single_choice",
"question_content": {
"content": {
"stem": "题干内容",
"data": {"options": [{"key": "A", "content": "选项A"}, {"key": "B", "content": "选项B"}]},
"answer": "B"
@@ -1527,7 +1558,7 @@ POST /exam/grade
{
"question_id": "uuid-002",
"question_type": "multiple_choice",
"question_content": {
"content": {
"stem": "多选题题干",
"data": {"options": [...]},
"answer": ["A", "C"]
@@ -1538,7 +1569,7 @@ POST /exam/grade
{
"question_id": "uuid-003",
"question_type": "true_false",
"question_content": {
"content": {
"stem": "判断题题干",
"answer": "T"
},
@@ -1548,7 +1579,7 @@ POST /exam/grade
{
"question_id": "uuid-004",
"question_type": "fill_blank",
"question_content": {
"content": {
"stem": "填空题有___个空",
"answer": [["答案1", "同义词1"], ["答案2"]]
},
@@ -1558,7 +1589,7 @@ POST /exam/grade
{
"question_id": "uuid-005",
"question_type": "subjective",
"question_content": {
"content": {
"stem": "简答题题干",
"data": {
"scoring_points": [
@@ -1587,8 +1618,8 @@ POST /exam/grade
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `question_id` | string | **是** | 题目 ID后端生成用于匹配结果 |
| `question_type` | string | 是 | 题型single_choice/multiple_choice/true_false/fill_blank/subjective |
| `question_content` | object | 是 | 题目内容(从出题结果中获取) |
| `question_type` | string | 是 | 题型**必须属于**single_choice/multiple_choice/true_false/fill_blank/subjective,无效值返回 HTTP 400 |
| `content` | object | 是 | 题目内容(从出题结果中获取) |
| `student_answer` | any | 是 | 学生答案(格式见下表) |
| `max_score` | number | 是 | 该题满分 |
@@ -1636,36 +1667,31 @@ POST /exam/grade
"question_id": "uuid-001",
"score": 0,
"max_score": 2.0,
"grading_status": "success",
"details": {
"correct": false,
"student_answer": "A",
"correct_answer": "B",
"feedback": "正确答案: B"
},
{
"question_id": "uuid-002",
"score": 0,
"max_score": 4.0,
"correct": false,
"feedback": "正确答案: ['A', 'C']"
},
{
"question_id": "uuid-003",
"score": 0,
"max_score": 2.0,
"correct": false,
"feedback": "正确答案: T"
}
},
{
"question_id": "uuid-004",
"score": 2.0,
"max_score": 4.0,
"grading_status": "success",
"details": {
"total_blanks": 2,
"correct_blanks": 1,
"blank_scores": [2.0, 0],
"correct_answers": [["答案1", "同义词1"], ["答案2"]]
"feedback": "2 个空中答对 1 个"
}
},
{
"question_id": "uuid-005",
"score": 7.5,
"max_score": 10.0,
"grading_status": "success",
"details": {
"scoring_breakdown": [
{"point": "要点1", "weight": 0.4, "achieved": 0.35, "comment": "部分掌握"},
@@ -1673,13 +1699,30 @@ POST /exam/grade
],
"highlights": ["思路清晰"],
"shortcomings": ["细节不够完整"],
"overall_feedback": "整体回答良好,建议补充细节。"
"overall_feedback": "整体回答良好",
"warnings": ["缺少评分标准(scoring_points),评分结果仅供参考"]
}
},
{
"question_id": "uuid-006",
"score": 0,
"max_score": 10.0,
"grading_status": "failed",
"details": {
"error": "评分结果解析失败"
}
}
]
}
```
#### grading_status 状态说明2026-06-05 新增)
| 状态 | 说明 |
|------|------|
| `success` | 评分成功score 和 details 有效 |
| `failed` | 评分失败LLM 解析失败或超时score 为 0details 包含 error 描述 |
#### 批卷逻辑说明
| 题型 | 批卷方式 | 说明 |
@@ -1766,7 +1809,7 @@ def build_grade_request(answer_list, questions_map):
grade_answers.append({
"question_id": qid,
"question_type": question.question_type,
"question_content": question.content, # 含正确答案
"content": question.content, # 含正确答案,与出题接口 content 结构一致
"student_answer": ans['answer'],
"max_score": question.score
})
@@ -1854,8 +1897,8 @@ def grade_student_exam(student_answers):
|------|------|------|
| `question_id` | 后端数据库 | 用于匹配返回结果,更新成绩 |
| `question_type` | 后端数据库 | 题型,决定批卷方式 |
| `question_content.answer` | 后端数据库 | 正确答案(客观题直接比对,主观题作为参考) |
| `question_content.data` | 后端数据库 | 题目附加数据(选项、评分标准等) |
| `content.answer` | 后端数据库 | 正确答案(客观题直接比对,主观题作为参考) |
| `content.data` | 后端数据库 | 题目附加数据(选项、评分标准等) |
| `student_answer` | 学生提交 | 学生作答内容 |
| `max_score` | 后端数据库 | 该题满分 |

View File

@@ -61,6 +61,22 @@ def validate_difficulty(difficulty) -> str:
return "difficulty 必须为 1-5 的整数"
return None
MAX_EXCLUDE_STEMS = 100
def validate_exclude_stems(exclude_stems) -> str:
"""校验 exclude_stems 参数(可选)"""
if exclude_stems is None:
return None
if not isinstance(exclude_stems, list):
return "exclude_stems 必须为字符串数组"
if len(exclude_stems) > MAX_EXCLUDE_STEMS:
return f"exclude_stems 数量不能超过 {MAX_EXCLUDE_STEMS},当前 {len(exclude_stems)}"
for i, stem in enumerate(exclude_stems):
if not isinstance(stem, str) or not stem.strip():
return f"exclude_stems 第 {i+1} 项必须为非空字符串"
return None
# 创建蓝图
exam_bp = Blueprint('exam', __name__)
@@ -86,6 +102,7 @@ def api_generate_questions():
"subjective": 1
},
"difficulty": 3,
"exclude_stems": ["已有题目的题干1", "已有题目的题干2"], // 可选,排除已有题目避免重复
"options": {
"include_explanation": true,
"max_source_chunks": 50
@@ -135,6 +152,20 @@ def api_generate_questions():
if diff_error:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, diff_error, http_status=400)
# 校验总题数上限
MAX_TOTAL_QUESTIONS = 20
total_requested = sum(question_types.values())
if total_requested > MAX_TOTAL_QUESTIONS:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST,
f"总题数不能超过 {MAX_TOTAL_QUESTIONS} 道,当前请求 {total_requested}",
http_status=400)
# 校验排除题干列表(可选)
exclude_stems = data.get('exclude_stems')
stems_error = validate_exclude_stems(exclude_stems)
if stems_error:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, stems_error, http_status=400)
# 获取当前用户
user = get_current_user()
if not user:
@@ -156,7 +187,8 @@ def api_generate_questions():
question_types=question_types,
difficulty=data.get('difficulty', 3),
options=data.get('options', {}),
request_id=data.get('request_id')
request_id=data.get('request_id'),
exclude_stems=data.get('exclude_stems')
)
return success_response(data=result, status_code=EXAM_SUCCESS, message="出题成功")
@@ -199,6 +231,12 @@ def api_generate_smart():
if diff_error:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, diff_error, http_status=400)
# 校验排除题干列表(可选)
exclude_stems = data.get('exclude_stems')
stems_error = validate_exclude_stems(exclude_stems)
if stems_error:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, stems_error, http_status=400)
# 获取当前用户
user = get_current_user()
if not user:
@@ -231,7 +269,8 @@ def api_generate_smart():
question_types=question_types,
difficulty=data.get('difficulty', 3),
options=data.get('options', {}),
request_id=data.get('request_id')
request_id=data.get('request_id'),
exclude_stems=data.get('exclude_stems')
)
# 3. 在返回结果中添加 AI 分析信息
@@ -258,21 +297,21 @@ def api_grade_answers():
{
"question_id": "uuid",
"question_type": "single_choice",
"question_content": {"answer": "B"},
"content": {"answer": "B"},
"student_answer": "A",
"max_score": 2
},
{
"question_id": "uuid",
"question_type": "fill_blank",
"question_content": {"answer": [["答案1"], ["答案2"]]},
"content": {"answer": [["答案1", "同义词"], ["答案2"]]},
"student_answer": ["学生答案1", "学生答案2"],
"max_score": 4
},
{
"question_id": "uuid",
"question_type": "subjective",
"question_content": {
"content": {
"stem": "简述...",
"data": {"scoring_points": [...]},
"answer": "参考范文..."
@@ -283,6 +322,12 @@ def api_grade_answers():
]
}
说明:
- content 字段与出题接口返回的 content 结构一致,后端可直接透传
- 客观题content 只需包含 answer
- 填空题content.answer 格式为 [["答案1", "同义词"], ...] 每空一个列表
- 主观题content 需包含 stem + answer + data.scoring_points
返回:
{
"success": true,
@@ -311,6 +356,16 @@ def api_grade_answers():
answers = data.get('answers', [])
if not answers:
return error_response("MISSING_PARAMS", BAD_REQUEST, "缺少答案数据", http_status=400)
if not isinstance(answers, list):
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, "answers 必须为数组", http_status=400)
# 校验每道题的 question_type
for i, ans in enumerate(answers):
q_type = ans.get('question_type')
if q_type not in VALID_QUESTION_TYPES:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST,
f"{i+1} 题的 question_type 无效: {q_type},合法值: {', '.join(sorted(VALID_QUESTION_TYPES))}",
http_status=400)
# 调用新版批题接口
result = grade_answers(

View File

@@ -1114,7 +1114,8 @@ def generate_questions_structured_v2(
chunks: List[Dict],
document_name: str,
question_types: Dict[str, int],
difficulty: int = 3
difficulty: int = 3,
exclude_stems: List[str] = None
) -> List[Dict]:
"""
🔥 重构版:结构化出题 v2
@@ -1130,6 +1131,7 @@ def generate_questions_structured_v2(
document_name: 文档名称
question_types: 题型及数量 {"single_choice": 5, ...}
difficulty: 难度 1-5
exclude_stems: 需要排除的已有题目题干列表(跨调用去重)
Returns:
题目列表
@@ -1169,7 +1171,7 @@ def generate_questions_structured_v2(
logger.warning("[v2] 知识点提取失败,降级使用 chunks 出题")
fallback_questions = generator._generate_questions_fallback(chunks, document_name, question_types, difficulty)
# 降级路径也执行去重和数量平衡
deduped = _deduplicate_questions(fallback_questions)
deduped = _deduplicate_questions(fallback_questions, exclude_stems=exclude_stems)
final = _balance_question_types(deduped, question_types)
logger.info(f" [降级] 最终题目数: {len(final)}")
return final
@@ -1225,9 +1227,9 @@ def generate_questions_structured_v2(
# ========== Phase 4: 质量校验 ==========
logger.info("[v2] Phase 4: 质量校验")
# 4.1 去重
deduped = _deduplicate_questions(all_questions)
logger.info(f" 去重: {len(all_questions)}{len(deduped)}")
# 4.1 去重(含跨调用排除已有题目)
deduped = _deduplicate_questions(all_questions, exclude_stems=exclude_stems)
logger.info(f" 去重: {len(all_questions)}{len(deduped)}" + (f"(排除已有 {len(exclude_stems)} 道)" if exclude_stems else ""))
# 4.2 数量校正
final = _balance_question_types(deduped, question_types)
@@ -1381,22 +1383,31 @@ def _retrieve_kp_chunks_v2(
return result
def _deduplicate_questions(questions: List[Dict]) -> List[Dict]:
def _deduplicate_questions(questions: List[Dict], exclude_stems: List[str] = None) -> List[Dict]:
"""
题目去重
策略:
1. 相同题干去重(前 80 字)
2. 相同知识点 + 相同题型去重
3. 排除已有题目(跨调用去重)
Args:
questions: 原始题目列表
exclude_stems: 需要排除的已有题目题干列表(用于跨调用去重)
Returns:
去重后的题目列表
"""
seen_stems = set()
seen_kp_type = set()
# 预填已有题目的题干前缀,使新生成的题目与已有题目冲突时被过滤
if exclude_stems:
for stem in exclude_stems:
seen_stems.add(stem[:80])
seen_kp_type.add(f"{stem[:30]}_") # 通配题型匹配
deduped = []
for q in questions:

View File

@@ -15,6 +15,7 @@
"""
import json
import logging
import threading
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
@@ -22,7 +23,9 @@ from functools import wraps
from typing import List, Dict, Any, Optional
# 导入 LLM 工具函数
from core.llm_utils import call_llm
from core.llm_utils import call_llm, extract_json_object
logger = logging.getLogger(__name__)
# 导入 LLM 配置
try:
@@ -77,7 +80,7 @@ def grade_objective(answer: Dict) -> Dict:
🔥 本地直接判断,无 LLM 调用
"""
q_type = answer['question_type']
question_content = answer.get('question_content', {})
question_content = answer.get('content', {})
correct_answer = question_content.get('answer')
student_answer = answer.get('student_answer')
max_score = answer.get('max_score', 2.0)
@@ -114,7 +117,7 @@ def grade_fill_blank(answer: Dict) -> Dict:
填空题答案格式:[["答案1", "同义词1", ...], ["答案2", ...], ...]
学生答案格式:["学生答案1", "学生答案2", ...]
"""
question_content = answer.get('question_content', {})
question_content = answer.get('content', {})
correct_answers = question_content.get('answer', []) # [[答案1, 同义词...], ...]
student_answers = answer.get('student_answer', [])
max_score = answer.get('max_score', 4.0)
@@ -284,33 +287,48 @@ class AnswerGrader:
"details": {"error": "批阅超时"}
}
@retry(times=2, delay=1)
@retry(times=3, delay=1)
def _grade_subjective(self, answer: Dict) -> Dict:
"""
批阅主观题 - 调用 LLM 评分
🔥 P1 改进:带重试
🔥 改进3次重试 + 解析失败自动重试
"""
with grading_semaphore: # 限流
prompt = self._build_grading_prompt(answer)
response = self._call_llm(prompt)
try:
return self._parse_grading_result(response, answer)
except (json.JSONDecodeError, ValueError, TypeError) as e:
# 解析失败抛异常 → 触发 @retry 重试
logger.warning(f"[主观题评分] 解析失败将重试: {e}, 原始响应前200字: {str(response)[:200]}")
raise
def _build_grading_prompt(self, answer: Dict) -> str:
"""构造评分 Prompt"""
question_content = answer.get('question_content', {})
question_content = answer.get('content', {})
scoring_points = question_content.get('data', {}).get('scoring_points', [])
stem = question_content.get('stem', '')
reference_answer = question_content.get('answer', '')
# 如果缺少评分标准,在 prompt 中补充提示
scoring_section = ""
if scoring_points:
scoring_section = json.dumps(scoring_points, ensure_ascii=False, indent=2)
else:
scoring_section = "(未提供评分标准,请根据参考答案自行判断要点)"
return f"""请批阅以下简答题。
## 题目
{question_content.get('stem', '')}
{stem if stem else '(未提供题目)'}
## 参考答案
{question_content.get('answer', '')}
{reference_answer if reference_answer else '(未提供参考答案)'}
## 评分标准
{json.dumps(scoring_points, ensure_ascii=False, indent=2)}
{scoring_section}
## 学生答案
{answer.get('student_answer', '')}
@@ -319,19 +337,20 @@ class AnswerGrader:
{answer.get('max_score', 10)}
## 输出约束
1. 必须输出合法 JSON
2. score 不能超过满分
3. achieved 为 0-1 之间的比例
1. 必须输出合法 JSON,不要包含任何占位符或中文说明
2. score 为数字,不能超过满分
3. achieved 为 0-1 之间的数字
4. 所有字段必须填入实际评分值
## 输出格式JSON
## 输出格式示例JSON
{{
"score": 得分,
"score": 7,
"scoring_breakdown": [
{{"point": "要点名称", "weight": 权重, "achieved": 实际得分比例, "comment": "评语"}}
{{"point": "核心概念正确", "weight": 0.5, "achieved": 0.8, "comment": "基本概念描述准确"}}
],
"highlights": ["亮点1", "亮点2"],
"shortcomings": ["不足1"],
"overall_feedback": "整体评价"
"highlights": ["回答条理清晰"],
"shortcomings": ["缺少具体应用场景"],
"overall_feedback": "整体回答较好,但不够全面"
}}
请直接输出 JSON"""
@@ -357,35 +376,60 @@ class AnswerGrader:
raise Exception("LLM 调用失败")
return result
def _extract_json(self, response: str) -> dict:
"""多策略从 LLM 响应中提取 JSON 对象(使用共享工具)"""
result = extract_json_object(response)
if result is not None:
return result
if not response:
raise ValueError("LLM 返回为空")
raise json.JSONDecodeError(
f"无法从 LLM 响应中提取有效 JSON响应前300字: {response[:300]}",
response, 0
)
def _parse_grading_result(self, response: str, answer: Dict) -> Dict:
"""解析评分结果"""
"""
解析评分结果
解析失败时抛出异常(由调用方的 @retry 处理重试)
"""
max_score = answer.get('max_score', 10)
try:
# 尝试解析 JSON
result = json.loads(response)
score = min(result.get('score', 0), max_score) # 不能超过满分
# 检查主观题内容完整性
question_content = answer.get('content', {})
warnings = []
if not question_content.get('stem'):
warnings.append("缺少题目(stem)")
if not question_content.get('answer'):
warnings.append("缺少参考答案(answer)")
if not question_content.get('data', {}).get('scoring_points'):
warnings.append("缺少评分标准(scoring_points),评分结果仅供参考")
# 多策略提取 JSON失败抛异常 → 触发重试)
result = self._extract_json(response)
# 校验关键字段
score = result.get('score')
if score is None or not isinstance(score, (int, float)):
raise ValueError(f"score 字段缺失或类型错误: {score}")
score = min(float(score), max_score) # 不能超过满分
details = {
"scoring_breakdown": result.get('scoring_breakdown', []),
"highlights": result.get('highlights', []),
"shortcomings": result.get('shortcomings', []),
"overall_feedback": result.get('overall_feedback', '')
}
if warnings:
details["warnings"] = warnings
return {
"question_id": answer.get('question_id'),
"score": score,
"max_score": max_score,
"grading_status": "success",
"details": {
"scoring_breakdown": result.get('scoring_breakdown', []),
"highlights": result.get('highlights', []),
"shortcomings": result.get('shortcomings', []),
"overall_feedback": result.get('overall_feedback', '')
}
}
except (json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError) as e:
# 解析失败,返回默认
return {
"question_id": answer.get('question_id'),
"score": 0,
"max_score": max_score,
"grading_status": "failed",
"details": {"error": "评分结果解析失败"}
"details": details
}

View File

@@ -69,7 +69,8 @@ def generate_questions_from_file(
question_types: Dict[str, int],
difficulty: int = 3,
options: Dict = None,
request_id: str = None
request_id: str = None,
exclude_stems: List[str] = None
) -> Dict:
"""
从文件生成题目(结构化出题 v2
@@ -88,6 +89,7 @@ def generate_questions_from_file(
options: 可选配置
- max_source_chunks: 最大切片数(默认 30
request_id: 请求 ID幂等性支持
exclude_stems: 需要排除的已有题目题干列表(跨调用去重)
Returns:
{
@@ -115,7 +117,8 @@ def generate_questions_from_file(
chunks=chunks,
document_name=file_path,
question_types=question_types,
difficulty=difficulty
difficulty=difficulty,
exclude_stems=exclude_stems
)
# 3. 统计实际出题数量,与请求数量对比

View File

@@ -28,7 +28,7 @@ def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='RAG API 服务')
parser.add_argument('--host', default='0.0.0.0', help='监听地址(默认 0.0.0.0')
parser.add_argument('--port', type=int, default=5001, help='监听端口(默认 5001')
parser.add_argument('--debug', action='store_true', default=True, help='调试模式')
parser.add_argument('--debug', action='store_true', default=False, help='调试模式')
parser.add_argument('--no-debug', action='store_true', help='关闭调试模式')
args = parser.parse_args()

View File

@@ -24,6 +24,9 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
# 大表切片阈值
MAX_ROWS_PER_CHUNK = 200
# 文件大小限制
MAX_FILE_SIZE = 50 * 1024 * 1024 # 50MB
@dataclass
class UnifiedChunk:
@@ -67,6 +70,13 @@ def parse_excel(
}
"""
filepath = Path(filepath)
# 检查文件大小
if filepath.exists():
file_size = filepath.stat().st_size
if file_size > MAX_FILE_SIZE:
raise ValueError(f"文件过大: {file_size / 1024 / 1024:.1f}MB最大允许 {MAX_FILE_SIZE / 1024 / 1024:.0f}MB")
if not filepath.exists():
raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {filepath}")

View File

@@ -46,6 +46,9 @@ import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# 文件大小限制
MAX_PDF_SIZE = 100 * 1024 * 1024 # 100MB
# 支持的文件格式
SUPPORTED_FORMATS = {
'.pdf': 'PDF 文档',
@@ -176,6 +179,11 @@ def parse_with_mineru_online(
if not file_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
# 检查文件大小
file_size = file_path.stat().st_size
if file_size > MAX_PDF_SIZE:
raise ValueError(f"文件过大: {file_size / 1024 / 1024:.1f}MB最大允许 {MAX_PDF_SIZE / 1024 / 1024:.0f}MB")
logger.info(f"使用 MinerU 在线 API 解析: {file_path.name}")
# 读取文件内容
@@ -600,6 +608,11 @@ def parse_with_mineru(
if not file_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
# 检查文件大小
file_size = file_path.stat().st_size
if file_size > MAX_PDF_SIZE:
raise ValueError(f"文件过大: {file_size / 1024 / 1024:.1f}MB最大允许 {MAX_PDF_SIZE / 1024 / 1024:.0f}MB")
# 检查文件格式
suffix = file_path.suffix.lower()
if suffix not in SUPPORTED_FORMATS:
@@ -629,8 +642,17 @@ def parse_with_mineru(
if not mineru_exe.exists():
mineru_exe = "mineru" # 回退到系统 PATH
# 参数白名单校验,防止注入非法参数
ALLOWED_BACKENDS = {'auto', 'pipeline', 'vlm', 'vlm-sglang', 'vlm-auto-engine', 'hybrid-auto-engine', 'ocr'}
ALLOWED_LANGS = {'ch', 'en', 'ch_lite', 'en_lite', 'formula', 'table'}
if backend not in ALLOWED_BACKENDS:
backend = 'pipeline'
if lang not in ALLOWED_LANGS:
lang = 'ch'
cmd = [
str(mineru_exe),
"--",
"-p", str(file_path),
"-o", str(output_dir),
"-m", "auto",
@@ -1458,6 +1480,11 @@ def parse_with_mineru_persistent(
if not file_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
# 检查文件大小
file_size = file_path.stat().st_size
if file_size > MAX_PDF_SIZE:
raise ValueError(f"文件过大: {file_size / 1024 / 1024:.1f}MB最大允许 {MAX_PDF_SIZE / 1024 / 1024:.0f}MB")
# 计算文件 hash用于隔离输出目录
file_hash = compute_file_hash(str(file_path))
output_dir = Path(output_base) / file_hash

View File

@@ -5,12 +5,25 @@ TXT 文本解析器
"""
import logging
import os
logger = logging.getLogger(__name__)
# 文件大小限制
MAX_TXT_SIZE = 20 * 1024 * 1024 # 20MB
def extract_text_from_txt(filepath):
"""从TXT提取文本"""
# 检查文件大小
try:
file_size = os.path.getsize(filepath)
if file_size > MAX_TXT_SIZE:
logger.error(f"TXT文件过大: {file_size / 1024 / 1024:.1f}MB")
return ""
except OSError:
return ""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
return f.read()